EDA の変更点

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* estimation of distribution algorithm (EDA) [#ff89a14c]

//ここには %項目の説明を書いてください．

遺伝的アルゴリズムでは，新たに集団を生成する際，手持ちの個体群からリサンプリングするのが普通である． しかしそれではたかが知れているので，「いい個体」を生成する確率モデルを学習しながら，それに従って新たな集団を生成する方法である．

> --あかほ

アルゴリズムとしては次のようなもの
+ \(M\) 個の個体をランダムに生成して初期個体とする
+ 終了条件を満たすなら終了
+ 目的関数 \(f(x)\) について良い個体を \(N (\le M)\) 個選択
+ \(N\) 個の選択した個体から，個体の確率分布を求める
+ 求めた確率分布に従って，次世代の個体を \(M\) 個生成．ステップ 2 へ

> -- しましま

**関連項目 [#k4eb4695]

//関連する%項目%をリストしてください．
-[[estimation of distribution algorithm]]
#br
-[[遺伝的アルゴリズム]]
-[[重点サンプリング]]
#br
-[[検索:EDA]]

** リンク集 [#l3878d64]

-[[Estimation of Distribution Algorithm (EDA)/Probabilistic Model Building  GA (PMBGA)>http://www.iba.k.u-tokyo.ac.jp/english/EDA.htm]] @ 伊庭斉志研究室
#br
-[[Wikipedia:Estimation_of_Distribution_Algorithms]]

** 関連文献 [#y4cb9b71]

//この%項目%に関連する書籍や論文を紹介してください．
-チュートリアル~
[[EEvolutionary Computation, Spring 2005, Vol. 13, No. 1, Pages 1-27. "The Estimation of Distributions and the Minimum Relative Entropy Principle" Heinz Mülenbein, Robin Hörns>http://www.mitpressjournals.org/loi/evco]]~
[[GoogleScholarAll:The Estimation of Distributions and the Minimum Relative Entropy Principle]]
-赤穂 昭太郎 "確率モデルと集団最適化入門" 2006年情報論的学習理論ワークショップ(2006)，[[発表資料>http://staff.aist.go.jp/s.akaho/papers/ibis2006-slide.pdf]]
-[[Book/人工知能学事典]] 6-9章